Over gemodelleerde conversies

Holdout-validatie (een best practice voor machine learning) behoudt de nauwkeurigheid van de modellen van Google. Een deel van de waargenomen conversies (validatiegegevens) wordt vastgehouden en gesplitst. Daarna worden de validatiegegevens die via het model zijn uitgevoerd, vergeleken met de validatiegegevens die dat niet zijn. De validatieresultaten worden gebruikt om te controleren op onnauwkeurigheden en het model verder te verfijnen.

Gemodelleerde conversies worden alleen opgenomen als er een hoge betrouwbaarheid van kwaliteit is. Als er te weinig verkeer is voor het model, worden gemodelleerde conversies niet toegeschreven aan advertentie-interacties of worden ze, in het geval van Google Analytics, toegeschreven aan het kanaal Direct. Met deze aanpak kan Google het verlies van observatiemogelijkheden herstellen en tegelijkertijd overvoorspelling voorkomen.

Het algemenere modelleringsalgoritme van Google wordt afzonderlijk op uw gegevens toegepast om uw unieke bedrijfs- en klantgedrag te weerspiegelen.

Google staat geen vingerafdrukken toe of andere pogingen om individuele gebruikers te identificeren. In plaats daarvan verzamelt Google gegevens (zoals historische conversiepercentages, apparaattype, tijdstip, geografie, enzovoort) om de kans op conversies via een specifieke advertentie-interactie te voorspellen.

Sommige browsers, zoals Safari en Firefox, staan geen conversiemeting toe via cookies van derden. Als u voor conversiemeting gebruikmaakt van cookies van derden, krijgt u de resultaten van conversiemodellering die het verkeer naar uw websites in die browsers (desktop en mobiel) vertegenwoordigt.

Sommige browsers, zoals Safari, beperken de toegestane tijd voor first-party cookies. U krijgt de resultaten van conversiemodellering die uw aandeel aan latente conversies buiten de toegestane tijd vertegenwoordigt.

In sommige landen vereisen verordeningen dat adverteerders toestemming moeten vragen voor het gebruik van cookies die bedoeld zijn voor advertentieactiviteiten. Adverteerders die de toestemmingsmodus hebben aangezet, zien de resultaten van conversiemodellen die hun gebruikers vertegenwoordigen die geen toestemming hebben gegeven. Voor gebruikers die geen toestemming hebben gegeven, worden gemodelleerde conversies gebruikt.

Het Apple-beleid voor App Tracking Transparency (ATT) vereist dat ontwikkelaars om rechten vragen als ze bepaalde informatie van apps en websites van andere bedrijven gebruiken voor advertentiedoeleinden. Google gebruikt geen informatie (zoals IDFA) die onder het ATT-beleid valt. Voor conversies die afkomstig zijn van advertenties voor verkeer waarop ATT van invloed is, worden daarom modellen gebruikt. Zorg dat uw website willekeurige URL-parameters accepteert als u optimale modellering wilt.

Sinds de uitrol van SKAdNetwork, het ATT-beleid van Apple, is de Apple-oplossing voor app-attributie belangrijk geworden voor app-adverteerders om hun iOS-campagneprestaties te evalueren. We verbeteren onze integraties met SKAdNetwork om de kwaliteit en consistentie van gemodelleerde rapportage in de Google Ads-UI te verbeteren.

Google Play heeft een aantal nieuwe beleidsupdates aangekondigd om gebruikers meer controle, privacy en beveiliging te bieden. In het kader van de update van Google Play-services van eind 2021 wordt de advertentie-ID verwijderd als een gebruiker zich in de Android-instellingen afmeldt voor personalisatie via de advertentie-ID. Bij elke poging om de ID op te vragen, wordt een tekenreeks met nullen getoond in plaats van de ID. Meer informatie over de advertentie-ID.

Als gevolg van deze service-update breiden we gemodelleerde conversies uit naar alle app-campagnes. Dit betekent dat de kolom Conversies gemodelleerde conversies kan bevatten, net als de kolommen Installaties, In-app acties en Conversiewaarde. In de toekomst zijn er mogelijk aanvullende gemodelleerde conversies in app-campagnes om de eventuele impact van deze en andere potentiële service-updates te beperken.

Wanneer een gebruiker een conversietraject op het ene apparaat met een advertentie-interactie begint en de conversie op een ander apparaat afrondt, kan de conversie mogelijk niet worden toegeschreven aan de advertentie-interactie. Google analyseert dan gegevens van een groot aantal gebruikers die bij Google-services zijn ingelogd, om vergelijkbaar gedrag van alle gebruikers af te leiden. Veel conversies via verschillende apparaten worden ook gemodelleerd, waaronder van Living Room en Desktop.

De datawetenschappers van Google werken voortdurend aan de algoritmen om de nauwkeurigheid en schaal van modellen te verbeteren, zoals ze dit voor alle andere producten doen. Er worden regelmatig nieuwe producten geïntroduceerd om nieuwe bronnen met waarneembare gegevens toe te voegen. Zo kunnen we de modellen van Google beter afstemmen. Verbeterde conversies en de toestemmingsmodus kunnen bijvoorbeeld meer waargenomen gegevens opleveren.

Google gebruikt technieken zoals holdout-validatie om de nauwkeurigheid van onze modellen te controleren. Google houdt bijvoorbeeld een deel van de waargenomen conversies vast en modelleert voor dat segment. Daarna worden de gemodelleerde resultaten en de daadwerkelijke waargenomen conversies die zijn vastgehouden vergeleken, worden onnauwkeurigheden en vertekeningen gemeten en worden de modellen voortdurend aangepast. Vergelijkbare methoden worden veel gebruikt in AI van Google.

Google neemt alleen gemodelleerde conversies op in de rapportage als we er veel vertrouwen in hebben dat er daadwerkelijk conversies plaatsvinden door advertentie-interacties. Google voorkomt dat er systematisch meer conversies worden gerapporteerd dan er werkelijk plaatsvinden en streeft er altijd naar zo min mogelijk te veel te rapporteren. Dit betekent dat Google voor sommige gebruikers regelmatig te weinig conversies waarneemt om nauwkeurig te kunnen modelleren. In deze gevallen rapporteert Google geen gemodelleerde conversies.

Omdat Google verschillende hiaten in de meting vaststelt en er verschillende soorten waarneembare gegevens nodig en beschikbaar zijn, zijn er verschillende soorten modellen voor verschillende soorten hiaten. Google gebruikt ook technieken die dubbeltellingen in verschillende typen modellen voorkomen. Google weet dat de conversiepercentages per advertentiekanaal aanzienlijk verschillen. Daarom ontwikkelt Google afzonderlijke modellen voor elk kanaal- en advertentie-interactietype, dat wil zeggen vertoningen en klikken.

Nadat er een algemeen modelalgoritme is vastgesteld voor een specifiek hiaat in observaties, past Google dat algoritme toe op de afzonderlijke gegevens van elke adverteerder en komen we tot unieke resultaten die het unieke gedrag van gebruikers en de conversiepercentages voor die adverteerder weerspiegelen. Als uw gebruikers een conversietraject bijvoorbeeld vaak op het ene apparaat beginnen en de conversie op een ander apparaat afronden, wordt er een meer dan gemiddeld aantal gemodelleerde conversies via verschillende apparaten voor u gerapporteerd.

Voor bepaalde verkeerssegmenten gebruikt Google aanvullende signalen om te meten waar conversies hebben plaatsgevonden. Deze signalen omvatten bijvoorbeeld het gebruik van het IP-adres om conversies te schatten.

Google voert doorlopend experimenten uit voordat we modelwijzigingen implementeren. Als we een aanzienlijke impact op het gebied van rapportage en bieden vaststellen, laten we dat weten.

Google gebruikt beschikbare gegevens, als dit op nauwkeurige wijze mogelijk is, om geïntegreerde conversiemodellering in uw conversierapporten en -optimalisatie te bieden. In sommige gevallen, bijvoorbeeld als conversies niet kunnen worden waargenomen voor een groep gebruikers die geen toestemming heeft gegeven voor cookies, hebben we gegevens over uw toestemmingspercentages nodig zodat we conversiemodellering kunnen gebruiken.